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延世大學(xué)Adv. Sci.: 特征輔助機器學(xué)習(xí)用于開發(fā)無鉛多元極性鐵電氧化物

為了為智能數(shù)字技術(shù)擴展無鉛鐵電體的未知材料空間，通過多組分合金化調(diào)整其成分復(fù)雜性，可以獲得增強的極性特性。然而，目前仍缺乏用于這些多組分極性材料的原子設(shè)計規(guī)則，僅簡單的第一性原理不足以優(yōu)化高度復(fù)雜的多組分合金。

在此，韓國延世大學(xué)Aloysius Soon, Ji-Hwan Lee等人通過使用從頭算密度泛函微擾理論（DFPT）計算和物理可解釋的特征輔助機器學(xué)習(xí)（ML）模型，系統(tǒng)地研究了多組分鈮酸鉀（KNbO₃，簡稱為KNO）衍生的K_1-x(Li_lNa_mRb_nCs_o)_xNbO₃合金中A位增強極化機制的起源。通過特殊準(zhǔn)隨機結(jié)構(gòu)模型（SQS）方法生成了二元K_1-xA_xNbO₃（其中A = Li、Na、Rb 和Cs）的更簡單類似物，可以確定它們是熵穩(wěn)定的并且表現(xiàn)出較大的自發(fā)極化值（相當(dāng)于或高于BaTiO₃）。

作者使用確定獨立性篩選稀疏算子（SISSO）方法基于主要元素特征提取物理上有意義和可解釋的描述符以預(yù)測由于A位陽離子引起的極化增強，展示了數(shù)據(jù)集大小的數(shù)值收斂性并通過監(jiān)督和非監(jiān)督數(shù)據(jù)采樣方法提供了統(tǒng)計分析，最終實現(xiàn)了低于1.61% 的低均方根誤差（RMSE）。

圖1. 特征輔助ML工作流程

此外，作者基于SISSO模型確定的二元合金描述符，將其自然地擴展到多組分合金并提供了多組分系統(tǒng)中的A位驅(qū)動極化與合金成分的關(guān)系描述符。使用傳統(tǒng)的維加德（Vegard）定律和從頭算DFPT值交叉驗證SISSO預(yù)測，最終通過SISSO模型將預(yù)測結(jié)果的RMSE進(jìn)一步縮小到0.89%。

重要的是，通過這種特征驅(qū)動的ML方案建立了極性成分圖以幫助開發(fā)新的多組分無鉛極性氧化物，還證明了精確設(shè)計的KNO（K_0.5(Li_0.88Na_0.06Rb_0.06)_0.5NbO₃）中的A位陽離子成分可以極大地提高總自發(fā)極化值（比原始KNO提高150%以上）。本研究可幫助在KNO基合金未知的廣闊化學(xué)空間中尋找高性能多組分鐵電體，為開發(fā)無鉛多元鐵電氧化物提供了合理途徑。

圖2. 從ML模型中提取描述符的直接物理解釋

Using Feature-Assisted Machine Learning Algorithms to Boost Polarity in Lead-Free Multicomponent Niobate Alloys for High-Performance Ferroelectrics, Advanced Science 2022. DOI: 10.1002/advs.202104569

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